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我有一个 Vector
的 Vector
不同长度的 s W
.这些最后的向量包含 0 到 150,000 之间的整数,步长为 5,但也可以为空。我正在尝试计算每个向量的经验 cdf。我可以像这样计算这些 cdf 迭代每个向量和每个整数
cdfdict = Dict{Tuple{Int,Int},Float64}()
for i in 1:length(W)
v = W[i]
len = length(v)
if len == 0
pcdf = 1.0
else
for j in 0:5:150_000
pcdf = length(v[v .<= j])/len
cdfdict[i, j] = pcdf
end
end
end
但是,这种方法效率低下,因为对于 j >= maximum(v)
,cdf 将等于 1有时这个maximum(v)
将远低于 150,000。
我的问题是:如何包含突破 j
的条件?循环 j > maximum(v)
但仍然分配 pcdf = 1.0
剩下的 j
是吗?
我尝试包含一个 break
什么时候j > maximum(v)
但这当然会阻止循环继续 j
的其余部分秒。另外,我可以打破循环然后使用 get!
访问/包含 1.0
对于在 cdfdict
中找不到的 key 稍后,但这不是我要找的。
最佳答案
为了详细说明我的评论,这个答案详细说明了一个填充数组而不是字典的实现。
首先创建一个随机测试用例:
W = [rand(0:mv,rand(0:10)) for mv in floor(Int,exp(log(150_000)*rand(10)))]
接下来创建一个以 1.0 填充的大小合适的数组:
cdfmat = ones(Float64,length(W),length(0:5:150_000));
现在填充 CDF 的开头:
for i=1:length(W)
v = sort(W[i])
k = 1
thresh = 0
for j=1:length(v)
if (j>1 && v[j]==v[j-1])
continue
end
pcdf = (j-1)/length(v)
while thresh<v[j]
cdfmat[i,k]=pcdf
k += 1
thresh += 5
end
end
end
这个实现使用了一个有时会很慢的排序
,但是其他实现基本上是将向量与各种值进行比较,这在大多数情况下甚至更慢。
关于for-loop - 打破 Julia 中的循环,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39431023/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!